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Enregistrement W2140627604 · doi:10.1139/f05-077

Resource requirements of <i>Asterionella formosa</i> and <i>Fragilaria crotonensis</i> in oligotrophic alpine lakes: implications for recent phytoplankton community reorganizations

2005· article· en· W2140627604 sur OpenAlexvenueno aff
Jasmine E. Saros, Timothy J. Michel, Sebastian J. Interlandi, Alexander P. Wolfe

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésFragilariaSestonDiatomPhytoplanktonTemperate climateEcologyTaxonNutrientRange (aeronautics)Environmental sciencePaleolimnologyAlgaeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A widespread increase in the relative abundances of Asterionella formosa and Fragilaria crotonensis has occurred in oligotrophic alpine lakes across the western United States. Previous investigations have suggested that enhanced atmospheric nitrogen (N) deposition is driving these shifts in diatom community structure; however, little information is available on N requirements of these taxa. We examined the distributions of these two taxa in relation to a variety of physicochemical parameters in a suite of lakes situated in the Beartooth Mountain Range (Montana–Wyoming, USA). We also conducted a series of nutrient enrichment experiments to assess the response of these taxa to changes in N, phosphorus (P), and silica (Si) supply. The distributions of both taxa were positively correlated with C:P, N:P, and Si:P seston ratios, revealing that these taxa are abundant when P availability is very low and the supply of N and Si are moderate to high. In the enrichment experiments, both taxa responded strongly to N additions, whereas P or Si enrichment alone had no effect. While these two taxa are indicative of P enrichment in temperate lakes, our results indicate that in these oligotrophic alpine lakes, N enrichment is driving their recent increase.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations204
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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